AI-900重要概念応用
小売企業が Azure Computer Vision を用いた画像検索システムを導入し、顧客が撮影した衣類の写真から類似商品を自動推奨しています。しかし、照明条件が悪い室内写真や角度が不自然な写真では、精度が大幅に低下しています。これを改善する最適なアプローチはどれですか？
A.顧客に対して「明るい環境での正面撮影」を推奨するUI/UXガイダンスを追加する← 正解
✓ 正解です。入力画像品質の最適化は実装コスト最小で効果が高く、UI/UXで撮影ガイダンスを提供することが実用的な改善策です。
B.Computer Vision API のバージョンを最新版にアップグレードする
✗ Computer Vision APIのバージョン更新だけでは、根本的な入力品質問題は解決されません。
C.より高解像度のカメラを使用するよう顧客に販売促進する必要がある
✗ 顧客のハードウェア買い替えは現実的でなく、サービス提供側で入力条件に対応すべきです。
D.Azure Machine Learning で独自の画像分類モデルをゼロから構築しなおす
✗ 独自モデル構築は開発コストが高く、既存の Computer Vision の改善で十分対応できます。
この問題のポイント
入力画像品質の最適化は実装コスト最小で効果が高く、UI/UXで撮影ガイダンスを提供することが実用的な改善策です。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
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AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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